<h2>직무</h2><p>Machine Learning Software Engineer (HPCNT AI)</p><h2>포지션 상세</h2><p>[MLSE]<br><br>하이퍼커넥트 Machine Learning Software Engineer (MLSE)는 사람과 사람 사이를 연결하는 서비스에서, 소프트웨어 엔지니어링을 통해 머신러닝 기술을 서비스에 적용하고 사용자 경험을 혁신하는 일을 합니다. 사내 AI 조직에서 만든 영상/음성/문자/추천 등을 포함하여 다양한 도메인의 수많은 모델을 프로덕션에 적용하고, 모바일 및 클라우드 서버를 통해 안정적으로 제공하면서 마주하는 엔지니어링 문제들을 해결하며, 우리가 만들어 내는 기술이 실제 서비스의 성장에 기여하는 것을 목표로 합니다.<br><br>이러한 목표 아래 하이퍼커넥트의 ML Software Engineer는 여러 종류의 머신러닝 기술들을 수년간 발전시켜 나가고 있으며, 이렇게 축적된 기술들을 제품에 효과적으로 적용하는 방식을 고민하고 개발하고 있습니다.<br><br>ML Software Engineer는 우리가 보유한 모든 AI 기술을 제품에 적용하여 비즈니스 임팩트를 낼 수 있도록 하며, 지속 가능한 시스템을 개발하여 AI 기술의 적용이 가속화 되도록 하는 것을 목표로 합니다. 이 목표를 달성하기 위해<br><br>(1) On-device 에서 ML 모델을 잘 적용할 수 있도록 기반 코드를 개발합니다.<br>(2) 미디어를 전처리하고 ML 모델로 추론하는 전체 파이프라인의 성능 최적화를 수행합니다.<br>(3) A/B 테스팅을 통해 머신러닝 모델의 온라인 성능을 측정하고 유저의 경험을 개선합니다.<br>(4) ML 모델 기반의 확장성 있는 백엔드 서버를 개발합니다.<br>(5) ML 모델 추론 및 평가를 위한 실시간 데이터 파이프라인을 개발/운영합니다.<br><br>그 과정에서 다른 직군과도 밀접하게 협업하면서 KPI 달성에 도달하기 위해 필요로 하는 모든 과정(문제 정의, 가설 설정, 실험 설계, 분석 및 피드백)에 참여하며 주도적으로 업무를 진행하고 있습니다.</p><h2>주요업무</h2><p>하이퍼커넥트는 제품에 머신러닝 기술을 적용하기 위해 다양한 방면으로 노력하고 있습니다. 하이퍼커넥트의 ML Software Engineer는 크게 다음과 같은 업무를 수행하게 됩니다.<br><br>**[추천 시스템 개발]**<br>아자르의 핵심 기능인 1:1 video call 에서의 즐거운 경험을 위해 개인화된 추천 시스템을 개발합니다. 이외에도 다양한 영역의 추천 및 검색 시스템 개발에 집중합니다. 글로벌 스케일에서 실시간 동작이 가능하도록 성능 관점에서의 많은 고민과 함께 설계되고 있으며, 팀에서 운영 중인 마이크로서비스들은 전사 내에서도 가장 높은 수준의 트래픽을 처리하고 있습니다. <br>또한, 실시간 모델 추론을 위한 데이터 파이프라인을 개발하여 Apache Flink와 KSQL을 활용해 실시간 이벤트를 가공하고, 모델이 활용할 수 있도록 데이터 원천을 제공합니다. 피처를 빠르고 안정적으로 수집, 가공, 서빙하기 위한 시스템(예: 스트리밍 애플리케이션, Feature Store)을 설계하며, 모델 성능을 향상시킬 수 있는 새로운 피처를 발굴하는 작업도 수행합니다.<br><br>**[모더레이션 시스템 개발]**<br>고객을 위한 안전한 환경을 위한 Trust & Safety 의 일환으로서, 모더레이션 시스템 및 플랫폼을 개발합니다. AI 기반으로 콘텐츠 및 행동 모니터링 시스템을 구축하고, 이를 통해 부적절한 콘텐츠와 스패머를 효과적으로 탐지할 수 있도록 합니다.<br>또한, 모더레이션을 위한 모델의 성능을 지속적으로 개선하기 위해 레이블링 데이터를 생산하고, 이를 관리하기 위한 플랫폼을 개발합니다. Golden Data Set을 구축하여 모델 학습을 위한 고품질 데이터를 제공하며, 서비스에 필요한 경우 AI 대신 Human Factor를 투입하는 기능도 함께 설계합니다. 이를 통해 AI 모델이 신뢰할 수 있는 수준의 품질을 유지하면서도 다양한 층위의 모더레이션 문제를 해결할 수 있도록 지원합니다.<br><br>**[AI 기능 개발 가속화 전략 지원]**<br>AI Flywheel 시스템을 구축하여 가설 검증, 모델 학습(지속적 학습), 평가, 관리, 배포를 위한 다양한 기능을 제공합니다.</p><h2>자격요건</h2><p>• 3년 이상의 Software Engineering 경력을 가졌거나 이에 준하는 실력을 가진 분<br>• CS fundamentals (운영체제, 컴퓨터 시스템 아키텍처, 자료구조 및 알고리즘)에 대한 탄탄한 기본지식을 보유하신 분<br>• Java, Kotlin, Golang, Python, Javascript(Typescript) 중 한 가지 이상 언어에 능숙하며 그 외 프로그래밍 언어를 빠르게 학습하여 사용이 가능하신 분<br>• 다양한 NoSQL에 대한 이해와 RDBMS 을 사용한 서비스 설계 경험이 있으신 분<br>• 데이터 탐색에 필요한 SQL 사용에 능숙하며 조사한 데이터의 의미를 이해하고 문제 해결의 근거로 사용이 가능하신 분<br>• 여러 기능 스택을 넘나드는 걸 좋아하고 익숙하지 않은 환경에 빠르게 적응할 수 있는 분<br>• 여러 직군의 이해관계자와 협업할 수 있는 강력한 커뮤니케이션 능력을 갖추신 분</p><h2>우대사항</h2><p>• 새로운 기술을 연구하거나 도전적인 일을 좋아하시는 분<br>• FastAPI, SpringBoot, NestJS 와 같은 프레임워크를 사용해 본 경험이 있으신 분<br>• Open source contribution 및 forked repo 운영해 보신 분<br>• 비동기 네트워크 프레임워크 및 기술을 이해하고 적용해 보신 분<br>• MSA 기반 시스템 Architecture 설계에 관심이 있으신 분<br>• Event Sourcing / CQRS 의 장점 및 설계 이점을 이해하고 적용해 보신 분<br>• 머신러닝 모델의 학습부터 서비스 배포까지 해보신 경험이 있으신 분<br>• 실제 서비스에 AI 기술을 통합하고 주요 지표를 유의미하게 향상시켜 본 경험이 있으신 분<br>• 엔지니어링 팀을 리드해본 경험이 있으신 분<br>• 대규모 트래픽을 처리하는 백엔드 서버 개발 경험이 있으신 분<br>• Spark, Flink 등 대용량/실시간 처리를 위한 분산/병렬 시스템 개발 경험이 있으신 분<br>• 영어를 사용하여 읽고 말하는데 두려움이 없으신 분</p><h2>혜택 및 복지</h2><p>상세 내용은 회사 홈페이지 참고 부탁드립니다.</p>
